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Enregistrement W4200089964 · doi:10.18280/ijsdp.160809

The Effect of Human Activities Towards Coastal Dynamics and Sustainable Coastal Management

2021· article· en· W4200089964 sur OpenAlexvenueno aff
Nur Hamid, Dewi Liesnoor Setyowati, Juhadi Juhadi, Agustinus Sugeng Priyanto, Puji Hardati, Muh Soleh, Nur Rohmah Wijayanti, Elvara Norma Aroyandini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Negeri Semarang
Mots-clésAbrasion (mechanical)Coastal managementEnvironmental resource managementSustainable managementGeographyEast coastEnvironmental planningEnvironmental scienceSustainabilityPhysical geographyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the disasters that often occur in coastal areas is abrasion. Abrasion causes coastal dynamics, including the East Coast of Rembang, Kragan Village, Kragan District, Rembang Regency. From 1975 to 1990, at least 50 meters of land from this area has been lost due to abrasion. This dynamic may become one of the causes of unsustainable management of the coastal environment and its natural resources. Various efforts have been made to overcome abrasion, but abrasion continues to hit this area, even until 2020. Qualitative and quantitative approaches were carried out in this study to discover the coast dynamics and various human activities that may trigger abrasion. Image interpretation, observation, interviews, and questionnaires were used as data collection techniques at three observation points in the Kragan Village area. This study concludes that the beach in Kragan Village has experienced dynamics with a total land loss of 46 meters from 2003 to 2020. Harmful activities carried out by humans resulted in abrasion so that the coast experienced dynamics. Human activities also affect coastal management, namely the basic principles of integrated coastal management and processes in the management of coastal areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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